Magnus是一个专为大规模机器学习工作负载设计的创新数据管理系统。针对传统数据湖表格式在存储效率、元数据管理和更新性能等方面的不足，Magnus提出了多项优化方案：1）自主研发Krypton列式格式和Blob多模态格式，显著提升存储和读取效率；2）通过消除冗余统计信息和构建索引优化元数据管理，使解析效率比Iceberg快5-26倍；3）支持轻量级的列级更新和主键Upsert机制；4）针对LLM和

本文介绍了时间序列分析中的关键技术：1）Transformer架构及其改进版Informer，通过特征提取解决长尾问题；2）TimesNet将一维时序数据转换为二维；3）傅里叶变换分解影响因素并量化重要性。重点阐述了利用大模型实现文本域到时间域的映射方法：通过全连接层将时间片段（如缓慢下降、平缓上升）与文本patch绑定，使大模型适应时序分析。该方法结合了1D-2D转换、卷积特征提取等技术，为时序

LangGraph是一个基于状态流转的流程图框架，核心包含四个概念：状态（state）作为数据载体，节点（node）作为处理单元，边（edge）连接节点，以及图（graph）组织流程。其执行逻辑为初始状态输入后，按节点和边的定义顺序处理并更新状态，直至终止。文中展示了两种实现案例：基础流程演示了状态传递和处理过程；条件分支案例则通过条件函数动态选择执行路径。两个案例都遵循定义状态、创建节点、构建边

摘要：针对GraphRAG系统存在的冗余计算和缓存复用效率低问题，研究者提出DepCache优化框架。通过依赖注意力机制(仅计算相关实体间的注意力)和图结构感知的KVCache复用策略，配合创新的LACR缓存替换算法，在Llama3等模型上实现：首Token延迟降低1.5-3.2倍，吞吐率提升1.5-5倍，缓存命中率提高6.7%-10.1%，同时保持生成质量。实验验证了结构感知微调和图KV复用的关

Tokencake是首个以KV Cache 为中心、专为LLM 多智能体应用设计的服务框架。通过智能体感知的空间分区与预测驱动的时间卸载/加载机制，有效解决了多智能体场景下的资源争用与缓存闲置问题，在真实负载下显著优于现有系统。原文：大型语言模型（LLM）正越来越多地应用于需要外部函数调用的复杂多智能体场景中。这类工作负载给KV Cache带来了严峻的性能挑战：空间竞争会导致关键智能体的缓存被驱逐

本文介绍了从零构建小型LLM（类似GPT2）的实现过程。主要内容包括：1. Tokenizer部分：详细讲解BPE分词算法原理，比较字符级、词级和子词级分词方案的优劣；2. 模型核心组件：包括嵌入层（解决数字无语义问题）、位置编码（处理词序）、注意力机制（建立词间关系）和Transformer结构；3. 训练方法：通过预测下一个词的任务让模型学习语言模式，并介绍了SFT微调方法；4. 生成策略：解

量化的主要技术路线有两条，第一条是权重量化。权重量化的理论加速比是16/量化的比特数。例如，将模型压缩成为4bit，那么理论加速比为16/4=4倍。然而，当服务商面临大量的用户同时访问时，权重量化的系统吞吐会低于FP16的吞吐，其主要原因是权重量化计算过程中将低精度权重恢复成FP16然后计算，这导致权重量化并不使用低精度算力，当场景表现为compute bound的时候，性能较低。△。

"微舆"是一款创新型多智能体舆情分析系统，通过AI驱动实现全网舆情监控与深度分析。系统整合30+社媒平台数据，采用五大专业Agent协同工作，具备多模态内容解析、公私域数据融合和智能报告生成等核心功能。其创新性体现在"论坛式"协作机制，通过辩论式思维碰撞提升分析质量。系统采用模块化设计，支持快速部署和扩展，既能满足舆情分析需求，也可灵活适配金融等垂直领域。目

Claude Skills是一种模块化能力包，包含详细说明文档、脚本模板和资源文件，可让AI高效执行特定专业任务（如文档处理、数据分析）。其核心优势在于可组合性、可移植性和高效性，能提升40%效率并减少35%错误。与MCP（主要连接外部系统）不同，Skills更专注于工具处理，两者可互补使用。官方已开源12个Skills，用户可通过简单命令安装使用。Skills通过预封装标准化流程，避免了传统方式

报告的核心结论是，未来没有一种“万能”的存储技术。AI计算系统将依赖于DRAM、NAND与多种新兴存储技术（如HBM, CXL, PIM, SOM/MRAM等）的“组合创新”，通过架构层面的深度融合来满足不同场景对性能、能效和成本的要求。为了支撑更强大的AI，计算、内存和存储必须进行系统性的协同革新。如果你对其中某一种具体的技术（比如HBM是如何工作的，或者PIM如何实现“存内计算”）特别感兴趣，